WhisperにおけるPrompt Engineering
音声認識を行うAIモデルであるWhisperも言語モデルを使用しているためPrompt Enginneringを適用することが可能です。本記事では、Whisperに対してPrompt Enginneringを適用することで、未知語の認識精度を向上させる方法を解説します。 Whisperの概要WhisperはChatGPTを開発したOpenAIの開発した音声認識モデルです。Whisperは、入力された音声を特徴ベクトルに変換し、特徴ベクトルを元にテキストを言語モデルで1文字ずつ生成します。 近年、ChatGPTの登場によってPrompt Engineeringが注目されていますが、Whisperも言語モデルを使用しているため、Prompt Enginneringを適用可能です。 WhisperにおけるPrompt EnginneringWhisperにはpromptとprefixという概念が
ヒープについてわかりやすく解説してみた – Yasufumi Taniguchi – Medium
基本的なデータ構造であるヒープについて、概要、計算量と実装、そして最もシンプルな応用であるヒープソートを紹介します。MITが講義や資料を公開しているMIT OpenCourseWareのアルゴリズムとデータ構造の講義 が非常にわかりやすかったので、その内容に沿ってまとめました。この記事ではHeaps and Heap Sortの内容を以下の順序で解説します。 ヒープの概要ヒープの表現ヒープの構築ヒープの計算量ヒープの実装ヒープソート1. ヒープの概要ヒープ (heap) は優先度付きキュー (priority queue) の実装の1つです。優先度付きキューは集合 (set) を扱うデータ型で、集合に含まれる要素が何らかの優先度 (priority) 順に取り出されるという特徴を持っています。学会のポスター発表を回るときや、旅行先での観光地巡りでは、優先度に基づいて要素を取り出すことが重要
Cloud Run jobs を解説する
TL; DRCloud Run にバッチ処理などを実行するのに便利な機能「Cloud Run jobs」が追加されました。従来の Cloud Run と違い、HTTP リクエストに依らず、任意のタイミングでコンテナ(Task)を実行可能で、より長時間の実行、 明示的な並列処理を行うことが可能です。 Cloud Run jobs とはCloud Run jobs とは Cloud Run で、バッチ処理などを行うための機能です。Cloud Run の第二世代の実行環境で動作し、「CPU を常に割り当てる」が適用されます。 従来の Cloud Run との違いは以下の通りです。 HTTP リクエストに依らない実行より長時間の実行 ( 複数の Task を組み合わせることにより 60 分以上の実行を実現 )明示的な並列処理注意: 2022 年 5 月 13 日現在、Cloud Run jobs
ビッグデータの「4V」をテクノロジーはどこまで解決したのか
ブログを書くと決めたものの何から書き始めようか決めかねていたのですが、いきなり細かい話から入るのもアレですし、まずは総論というか、アナリティクス全体についての自分自身の現状認識を書いてみるところから始めてみようかと思います。 あくまで個人的な経験や、そこからくる認識の話ですので、また私とは違った意見をお持ちの方はコメントを頂けると嬉しいです。 The 4 V’s of Big Dataアナリティクスについてある程度ご存じの方は、おそらく「ビッグデータの4つのV」という言葉もご存じだと思います。 「3つのV」の最初の出典はガートナーさんのようですが、それを4つに拡張したバージョンはIBMさんがよく出されていたものです。 Extracting business value from the 4 V’s of big data http://www.ibmbigdatahub.com/infog
完全マネージドな k8s ! GKE Autopilot を解説する
Kubernetes / GKE ファンの皆様こんにちわ。Google Cloud の Kazuu (かずー) です。GKE Autopilot が GA になりました。弊社公式ブログに続きまして、GKE Autopilot を日本語で解説していきたいと思います。 本記事は以下、3 部構成となります。 GKE Autopilot 概要GKE Autopilot を試してみるGKE Autopilot がハマりそうなユースケースは？ 1. GKE Autopilot 概要GKE Autopilot は GKE の新しいモードです。Control Plane に加えて、Node が完全マネージドになります。これまでの GKE では Node はユーザー自身が必要台数分作成し、以後の Day 2 オペレーション (e.g. アップグレード) 等も気に掛ける必要がありました。GKE Autopil
TCPが遅すぎる？QUICを使おう！
「それ、QUIC使えないの？」 それがなんであれ、QUICを使うことを主張することで、みんなが「なんか良くわからないけど、TCPを置き換えたほうがいいのかな？」と思うようになるはず。全てのアプリケーションを、TCPの代わりにQUICを使うように修正するとなれば、この先10年間ぐらい、エンジニアみんなの仕事を作ることができます。業界愛ですね。 すでに、SSHやDNSのQUIC対応は始められています。既存のアプリケーションをQUICに対応させる難しさを調査するために、RustでBGP over QUICを実装してみました。 QUICの実装QUICは、TCPと同じく、パケットの再送、輻輳制御など、信頼性のある通信を実現するトランスポートプロトコルです。実装面の大きな違いは、TCPがオペレーティングシステムのプロトコルスタックの一機能として実装されるのに対して、QUICはアプリケーションで実装され
Understanding resource limits in kubernetes: memory
When I started working with kubernetes at scale I began encountering something that didn’t happen when I was just running experiments on it: occasionally a pod would get stuck in pending status because no node had sufficient cpu or ram available to run it. You can’t add cpu or ram to a node, so how do you un-stick the pod? The simplest fix is to add another node, and I admit resorting to this answ
ミルクボーイがアジャイルを説明したら
序章駒場「最近、うちのおかんがシステム開発に興味を持っててなぁ、名前は忘れたらしいんやけど、迅速に開発できて、仕様変更にも対応できる、素晴らしい開発手法を取り入れてるところがあるらしいんやわ〜。」 内海「そんなもんアジャイルに決まってるがなぁ〜! 今やシステム開発と言えば、アジャイル。素早く変化に対応できるってゆーのが特徴なんよ。そもそも名前が “迅速” を意味する英語やねんから、アジャイルに決まってるがなぁ〜。」 チームの人数駒場「最初、オレもそう思たんやけどな、なんでも 40 人ぐらいで開発してるらしいんやわぁ〜。」 内海「ほなぁ、アジャイルちゃうかぁ…。アジャイルでは 5〜9 人ぐらいが推奨されてるからなぁ〜。40 人もおったら、とてもやないけど、コミュニケーションが成立するとは思われへんなぁ〜。効率の悪い伝言ゲームになるのは目に見えてるからなぁ〜。おかん、他にもなんか言うてなかった
【参加レポート】Kubernetes Meetup Tokyo #20 — KubeCon Recap
こんにちは。この度、 2019/06/17（火）に開催されたKubernetes Meetup Tokyo #20 — KubeCon Recapにブログ枠で参加してきたので、レポートします。 今回は、六本木にあるGoogle Japan本社にて開催されました。会場に入ると、ゆったりとした椅子が設置されており、非常に快適に聴講することができました。 当日はタイトルの通り、2019年5月20日−5月23日に開催されたKubeCon + CloudNativeCon Europe 2019の現地参加者によるRecapが行われました。 全体内容まず発表セッションでは、KubeCon全体のRecapから開始し、Kubernetesの機能、Kubernetes NativeなCI/CDツール、Serverless事例、コンテナランタイムについてなど、対象範囲が広く、発表者の方々の取り組みを踏まえた内
Kubernetesでステートフルなゲームサーバを動かした思い出
とあるスマートフォン向けMMORPGのプロジェクトで、アプリケーションサーバをほぼすべてGKE(Google Kubernetes Engine)に乗っけて動かしていました。 このゲームは、モバイル向けながら、複数プレイヤ間でそこそこリアルタイム性の高い同時プレイができるものでした。同じフィールドを誰かが歩けば、自分が見ている画面でもほぼ同時にそいつが歩いて横切っていく、同じ敵と皆で一緒に戦えば、誰かが繰り出した攻撃が参加者全員の画面に即同期される、もちろんチャットもできる、そんな具合です。今ではさほど珍しくないのかもしれませんが、PCのオンラインゲームのような機能を搭載した、リアルタイム性の高いモバイルゲームでした。 さて、こうなってくると、オーソドックスなWebサーバのような、HTTP/1でリクエスト/リプライを捌く、というサーバだけでは要件を満たすことができません。 複数プレイヤ間で
自分がGoogleに入った時の話
自分がGoogleに入った時の話 はじめてこの社名を知ったのは、高校生の時。自他共に認めるパソコンオタクだったぼくは書店で月刊アスキーを立ち読みしていた。そこで、新しく登場した検索サービスについて丸々1ページ使って紹介されていた。その速さの秘密は、インターネット全体をメモリに載せて処理をしているかららしい。信じられない量のメモリを持っている謎の会社。それがGoogleをはじめて知った瞬間だった。 大学は東大に進んだ。志望した主な理由はお金がある大学だと聞いたから。なぜお金が大事か？それはお金がないと速いコンピュータが買えないから。高性能なコンピュータが使いたかった。幸い無事に入学でき、その後無事に志望していた理学部情報科学科に進学した。そこには数百台程度のクラスタがあって、それらを使って友人らとオセロのAIの開発を競った。なぜそんなことを熱心にやっていたのか正直わからない。自分にとっては小
PostgreSQLでの透過的暗号化
NTT OSSセンタの澤田です。NTT OSSセンタでは、PostgreSQLをより便利で強力なデータベースにするために、PostgreSQLコミュニティと連携してさまざまな開発を行っています。 近年PostgreSQLの適用領域が広がってきおり、金融系システムや、個人情報を扱うシステムにも適用したいという要望が高まってきています。NTT OSSセンタでは、PCI-DSS(クレジットカードのセキュリティについて国際規約)等のよりセキュリティ要件の高い環境でもPostgreSQLを利用できるようにするために、セキュリティ機能の強化に取り組んでいます。その中でも、保存データの暗号化を行う「透過的暗号化機能」は最も注力して開発している機能の一つです。 本記事では、開発中の透過的暗号化機能の概要や特徴について解説します。 PostgreSQLの暗号化における課題PostgreSQLはPGP暗号化関
国内キャッシュレス決済カオスマップ (2019年1月版)
昨今のキャッシュレス市場の急激な盛り上がりと共に、QRコード決済が乱立しつつあります。ここで、自分の頭を整理するために、国内キャッシュレス決済の現状を以下の支払い手段で一旦まとめてみました。色々な切り口があると思いますが、国内の主要なキャッシュレス決済手段は追加したつもりです。 カード (クレジット/デビット/プリペイド) 注: 国内クレジットのいわゆるイシュア/アクワイアラは一緒になってます。弊社法人プリペイド「Stapleカード」はリリース準備ができ次第、こちらのサイトよりお知らせします。電子マネー (ICカード/スマホ) 注: 交通系ICカードの地域互換で「SUGOCA」だけを掲載しているのは私の好みです。ちなみに「すごか」は「すごい」の博多弁です。QRコード決済 (スマホ) 注: PayPayはソフトバンク、Yahoo!連合ということで通信キャリア系とIT系両方に属してます。一部銀
MonappyにおけるMonacoinの不正出金につきまして
弊社にて運営の引継ぎを行っておりましたMonacoinウォレットサービス「Monappy」にて、ホットウォレットに保管されていた全てのMonacoinが不正に出金されるという事態が発生しました。 （ウォレット全残高の54.2%を保管しているコールドウォレット内のMonacoinについては不正出金はありませんでした。） 利用者及び関係者の皆様には多大なご心配とご不安を与えておりまして大変申し訳ございません。 発覚の経緯2018年9月1日午前11時 今回とは別件の攻撃に関する注意喚起を受けたのを期に改めて調査したところ、サーバ上にあるホットウォレットの残高が利用者の残高に対して不足していることを確認しました。この件を受けてすぐにサーバを切断し確認作業を行っておりましたが、調査の結果ホットウォレット内のすべてのMonacoinが不正に出金されていることが判明しました。 2018年9月2日午前1時
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